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龙图腾网获悉中山大学申请的专利自动驾驶场景中周围车辆的轨迹预测方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120071281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510113641.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权自动驾驶场景中周围车辆的轨迹预测方法、设备及介质是由李熙莹;孙晟博;黄健伟;修玮杰;胡深裕;苏秦设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶场景中周围车辆的轨迹预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种自动驾驶场景中周围车辆的轨迹预测方法、设备及介质，属于自动驾驶技术领域；方法包括获取目标预测车辆的多个连续时间戳对应的多视角图像数据及传感器点云数据；对各多视角图像数据分别进行BEV特征提取，得到多个图像BEV特征；对各传感器点云数据分别进行BEV特征提取，得到与图像BEV特征一一对应的点云BEV特征；将各图像BEV特征和对应的点云BEV特征进行融合，得到多个第一融合特征；根据各第一融合特征进行时空融合，得到时空信息；根据时空信息对目标预测车辆进行轨迹预测，得到多个连续预测时间戳对应的预测实例。本申请实施例的车辆驾驶轨迹预测的精度更高且预测效率更高。

本发明授权自动驾驶场景中周围车辆的轨迹预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶场景中周围车辆的轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标预测车辆的多个连续时间戳对应的采集数据，每个所述采集数据均包括多视角图像数据以及与所述多视角图像数据对应的传感器点云数据； 对各所述多视角图像数据分别进行鸟瞰图BEV特征提取，得到多个图像BEV特征； 对各所述传感器点云数据分别进行BEV特征提取，得到与所述图像BEV特征一一对应的点云BEV特征； 将各所述图像BEV特征和对应的所述点云BEV特征进行融合，得到多个第一融合特征； 根据各所述第一融合特征进行时空融合，得到时空信息； 根据所述时空信息对所述目标预测车辆进行轨迹预测，得到多个连续预测时间戳对应的预测实例； 其中，所述对各所述多视角图像数据分别进行鸟瞰图BEV特征提取，得到多个图像BEV特征，包括： 分别对各所述多视角图像数据进行物体特征和场景特征提取，得到与所述多视角图像数据对应的图像向量特征； 将所述图像向量特征与预设的相机内外参数进行BEV网格分配，得到与所述多视角图像数据对应的视锥点云数据； 对每个所述多视角图像数据对应的视锥点云数据进行编码操作，得到与所述多视角图像数据一一对应的图像BEV特征； 其中，所述根据所述时空信息对所述目标预测车辆进行轨迹预测，得到多个连续预测时间戳对应的预测实例，包括： 将所述时空信息分别输入到预设第一并行网络分支和第二并行网络分支；其中，所述第一并行网络分支和所述第二并行网络分支具有相同的网络结构； 通过所述第一并行网络分支用于对所述时空信息进行特征分类，得到至少一个分割图； 通过所述第二并行网络分支用于对所述时空信息进行光流信息提取，得到光流数据； 通过所述分割图确定实例中心； 根据所述实例中心和所述光流数据，得到多个连续预测时间戳对应的预测实例。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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